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作者：田根源;张吉光;
单位：驻马店职业技术学院信息工程学院;中国科学院自动化研究所;
摘要：针对常规自动导引机器人(AGV)路径规划容易出现收敛慢、易得局部最优及路径平滑性差的不足，提出基于改进蝠鲼觅食优化的AGV路径规划算法。引入拉普拉斯分布提升初始种群多样性；利用Levy飞行权重因子提高种群全局寻优能力；设计邻域重心对立学习变异扰动以避免算法陷入局部最优。利用栅格地图构建AGV路径规划模型，将路径长度和平滑性因素构建为适应度函数用于评估进化个体优劣，利用改进蝠鲼觅食优化(MRFO)迭代寻优，并引入三次埃尔米特插值法进行路径平滑处理。建立不同规模和复杂性的栅格地图对改进算法的AGV导航路径搜索性能进行验证分析。结果表明，改进算法具备更短的路径长度和更优的路径平滑性，在解决AGV导航路径控制问题上具有可行性。
关键词：自动导引机器人;;导航控制;;蝠鲼觅食优化算法;;对立学习
基金资助：虚拟现实技术与系统国家重点实验室项目(北航)(VRLAB2023B01);; 驻马店职业技术学院院级课题(2021YBJG09)
